Simulação de Eventos Discretos em Python

Vamos desvendar o poder das simulações de eventos discretos. Para começar, você vai aprender a identificar problemas em que essas simulações podem ajudar na gestão e na tomada de decisões. Você também vai conhecer os principais componentes dos modelos de eventos discretos e como interpretar as saídas do modelo. Por fim, você vai construir seu primeiro modelo de eventos discretos do tipo “fila”.

Descubra o poder do pacote SimPy para acelerar suas simulações de eventos discretos. No capítulo 2, você vai aprender a construir um ambiente de modelo no SimPy e como adicionar processos e recursos. Também vai conhecer os diferentes tipos de recursos disponíveis e as opções para controlar e agendar eventos. Para encerrar, você vai construir um modelo completo em SimPy para uma linha de montagem de aeronaves.

Explore os tipos de processos que você pode adicionar aos modelos de eventos discretos. Você vai aprender a diferenciar entre processos determinísticos e não determinísticos e como representá-los nos modelos. Também vai ver como aleatorizar eventos (ou processos), o que é essencial para simular eventos não determinísticos. Por fim, você vai construir um modelo em SimPy combinando processos determinísticos e não determinísticos.

Você vai aprender métodos de otimização para maximizar o impacto dos seus modelos de eventos discretos. Vai ver como realizar conjuntos de simulações usando abordagens de Monte Carlo e descobrir como identificar clusters nos resultados do modelo para entender seu comportamento e encontrar processos críticos e pontos de inflexão. Você também vai usar funções objetivo para definir metas nos esforços de otimização do modelo. Para concluir o curso, vai explorar como tornar seu modelo escalável para que ele cresça de forma estável e controlada.